今天一无所获

最新推荐文章于 2025-12-30 16:21:14 发布

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#spring

好累，又要熄灯了，又是荒芜的一天，什么也没学到，真不知道什么时候可也把spring学完，抓紧吧，明天图书馆猫一天，谁都别找我，找我我也不理！！！

确定要放弃本次机会？

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【工具篇】DeepSeek：你的超级外挂，深度思考 + 联网搜索，解锁信息新维度！

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02-09

910

宝子们，有没有过那种被海量信息 “淹没” 的绝望时刻？当你为了一篇论文熬夜苦寻资料，在堆积如山的书籍和浩如烟海的网页中艰难跋涉，却始终找不到关键信息；又或者在做市场调研时，面对搜索引擎给出的真假难辨、陈旧过时的数据，急得抓耳挠腮，却毫无头绪。那种无助感，真的太让人崩溃了！不过，今天我一定要给大家分享一个能拯救我们于信息 “苦海” 的神器 ——！

第一章：自然语言处理

南七小僧的学海无涯

06-29

449

自然语言处理 (NLP, Natural Language Processing) 又称为计算语言学，是一门借助计算机技术研究人类语言的科学。虽然 NLP 只有六七十年的历史，但是这门学科发展迅速且取得了令人印象深刻的成果。在上手实践之前，我想先花点时间给大家介绍一下 NLP 的发展历史和 Transformer 模型相关的概念，这对于后期理解模型结构以及自己设计方法会有很大的帮助。本章将带大家快速穿越 NLP 的发展史，见证从专家系统到 BERT 模型的巨大变化。

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一无所获

M_m1314的专栏

04-14

601

今天忙了一整天，却什么也没学到。好无语，哎，自己应该不是学计算机的料吧。一点也不细心，自学能力又差，真怀疑自己是不是在浪费青春。烦烦烦，谁来救救我。我什么时候才能变强，变得让自己满意呢？？？？？？？？？？何年何月？？？？？？？？？？烦！！！

为什么感觉一无所获

weixin_30483697的博客

07-25

转眼间做软件开发这一行7年了，一直做的是程序员的的工作，技术呢停留在应用层，能用就用，谈不上什么创造力。。，偏偏很多年前，崇拜的确实那些所谓的技术牛人，对业务流程不屑一顾，总期待着依靠技术闯出一片天地。买书舍得买，买了一堆；网上下载书也下得勤，就是没办法潜下心来看完一本；就这样，年复一年；转眼人就30了，按很多人的说法，已经是人近黄昏，快到干不动的年纪了；回头想想自己啥都会不会，出...

这世上，从来没有一无所获的付出

bangxiaqian5400的博客

12-22

123

这世上，从来没有一无所获的付出编辑：吴佳玲吴娟有同学给我发邮件，诉说自己的各种困惑。大意也是在老家的事业单位里无所事事，不喜欢，却又不知道该喜欢什么。我回复，如果不甘心，就去学自己喜欢的东西，等待机会找到适合的工作。对方却满是忐忑和不安：可是学了就一定能找到工作吗？我喜欢英语，想做翻译，可是自己没有一点儿经验，就算把英语学得再好怎么可能会有人要我呢？我不是怕辛苦...

今天感悟

weixin_30871905的博客

04-25

近来，我发现生活中有越来越多的体会。昨天和同学一起出去，在我们学校所在的城市溜着玩，忽然发现，我在这儿生活了四年，却对这儿一无所知，毫不了解。生活的意义什么？我想，生命活着就应该去了解，了解更多的，不应该局限在自己的小小的范围内。可是我如今发现自己的圈子好小啊。马上就要离开这个城市了，我残想起来，去看看他的面貌，他的楼房，他的街道，他的小河，他的树木，他旁边的大山，他这儿的超市,酒楼,饭店,...

小镇走出的大厂女程序员，也害怕努力后仍一无所获

beike0078的博客

07-17

708

程序员向来是热搜体质，熬夜、秃头、996、多金。而女程序员更是其中的稀缺物种，即便是阿里巴巴这样的大厂，女程序员的比例也不过在10%上下。而在阿里云建站部门的17个程序员中，仅有鹿铃（花名）一个女性在敲代码。作为一个程序媛，无论从哪个维度看，鹿铃都挤入了窄门。同时她并非专业出身，而是凭借一腔热爱转行走到了阿里巴巴。而这背后是她靠着克服不安全感进入大厂的故事。 01.小镇走出的大厂女程序员，30岁焦虑，害怕努力后仍一无所获 小镇走出来一个大厂女程序有多难？可能不亚于一座城市出一个哈佛毕业生。从鹿铃念高中.

今天是一个开始

PAPASHANG的博客

04-06

358

昨晚华为的比赛失败了。虽然一开始不觉得什么，但是在经过舍友半夜的烦扰与头疼纠缠的一晚后，混混沌沌中醒来的我，伴随着难言的悲伤，慢慢回过神来。这一年，不，这几年，甚至这二十年，过得太失败了。大一傻子一样荒度，选了一个完全陌生的专业，大二想起来也是什么都没学成，还错过了很多重要的机会。大三更是集中爆发式的失败，无论是多伦多痛苦到绝望的冬天，还是回到香港沉闷，疲惫，再

愿你今天诸事不顺

lostgdi的专栏

06-17

1348

很遗憾，这将是一场糟糕的演讲，我会揭穿所有的虚假。你会一无所获，大失所望。这场演讲不会升华你的人生。不仅如此，你还会醒悟到生命本身毫无意义，所有的努力不过是过眼云烟。你的性命终被收回，你的所爱终将枯萎，你的所得终为尘灰。这些都是关于人生的根本事实，我们却总在否认。今天，我就要把这阴暗的事实端上台面，以客观公正的眼光重新解读。所以这里，请容许我唱一首赞美诗，歌颂以半空的心态看待半

mc屠龙后服务器显示,我的世界：玩家前往末地屠龙，却一无所获，返回家时才知道闯祸了...

weixin_40007175的博客

08-12

432

原标题：我的世界：玩家前往末地屠龙，却一无所获，返回家时才知道闯祸了观众朋友们大家好，欢迎阅读小风游戏，我是小风。今天小风又给大家带来有趣的游戏资讯了，喜欢的可以点击关注哦，你们的支持是我最大的动力。我的世界：玩家前往末地屠龙，却一无所获，返回家时才知道闯祸了《我的世界》是一款经典的自由沙盒游戏，在世界中有许多已知的东西，也有许多未知的秘密，更让玩家感到无奈的是，世界中的每个角落都有可能隐藏着大...

今天开始写博客

wAe_levis的专栏

02-03

770

恍恍惚惚，都在公司度过了三个月了，每每回头反思，都会觉得脑袋空空，囊中羞涩。至今还是一无所获，上班期间最爱的事情就是来到优快云博客上看看一些牛人的文章，牛人的日志，还有一些学术性的讨论，总是觉得和人家差距太远了。最近一直在看一个masefee的博客，看了一下关于C++的的一些文章，好多东西我都不知道，即使知道也没研究这么投入，好像他也是毕业不久，但人家的知识储备可以比的上我多少年的功

AI系统物理安全防护：服务器与数据中心的物理访问控制

AI天才研究院

07-24

3134

在2023年一个寒冷的冬夜，某知名AI初创公司的安全团队紧急响应了一起"网络入侵"事件。系统日志显示有人未经授权访问了核心训练服务器，大量AI模型和训练数据面临泄露风险。安全分析师们通宵达旦地追踪IP地址、检查防火墙日志、分析异常访问模式，却一无所获。直到第二天清晨，一位清洁工在服务器机房门口发现了一张被丢弃的门禁卡，他们才意识到问题可能出在物理层面——入侵者很可能直接进入了服务器机房，物理接触了那些本应被严密保护的AI基础设施。

Linux系统调试课：如何进行性能分析

内核笔记

02-27

903

性能分析与优化是一门艰深的课题，也是一个广泛的议题，CPU、内存、网络、文件系统、数据库等等，每一个方向都可以再引出无数的话题。

2020数据1班《大数据实时处理》学生学期总结

howard2005的专栏

06-21

1513

本学期，大数据1班的同学们在学习《大数据实时处理》课程过程中收获颇丰。华老师以风趣幽默的教学方式吸引了学生们的注意力，并通过Scala基础、Spark集群搭建、RDD和SQL等教学内容，培养了学生们实际操作和解决问题的能力。同学们在学期总结中分享了自己的学习心得与成长经历，从初次接触Spark时的困惑，到逐步克服环境配置、集群搭建等难题，再到对Scala编程语言产生兴趣。

SpringBoot集成配置文件加解密

雅俗共赏的博客

12-30

186

摘要：本文介绍了在SpringBoot中使用Jasypt实现配置文件加解密的方法。通过引入jasypt-spring-boot-starter依赖并自定义StringEncryptor组件，可对敏感配置信息进行SM4加密。使用时只需将加密值用ENC()包裹配置即可。其原理是SpringBoot启动时，Jasypt会拦截PropertySource加载过程，自动解密ENC()包裹的配置值。该方法能有效保护配置文件中的敏感信息，如数据库密码等。

Spring 的配置文件没有小绿叶

最新发布

qq_62079814的博客

12-30

309

说明你的项目未被 IDEA 识别为。

(N_096)基于springboot高校社团管理系统

2501_93638630的博客

12-29

730

摘要：本系统基于SpringBoot+Freemarker+JPA技术开发，采用IDEA工具和MySQL5.7数据库。系统分为用户前台和管理员后台两大模块：前台提供社团浏览、活动报名、留言等功能；后台包含用户管理、社团管理、活动审批等管理功能。主要实现了社团信息展示、成员管理、活动组织等核心业务，为校园社团提供了一套完整的数字化管理解决方案。

SpringBoot项目中 @Configuration 注解的作用

GISERLiu的博客

12-29

419

标记配置类。配合@Bean定义 Spring 管理的 Bean。保证@Bean方法返回单例（默认单例）。是注解式配置替代 XML 配置的重要方式。

【Spring】Spring Batch 详细介绍

瘦到被风吹走的博客

12-28

932

Spring Batch 是一个基于 Spring 框架的企业级批处理解决方案，专门用于处理大规模数据任务。核心功能包括事务管理、作业统计、容错机制和资源管理，适用于 ETL、报表生成、数据同步等场景。框架采用分层架构，包含 Job（作业）、Step（步骤）和 Chunk（分块）三个核心概念，通过 ItemReader（数据读取）、ItemProcessor（数据处理）和 ItemWriter（数据写入）组件实现完整批处理流程。提供多种数据源适配器，支持游标/分页读取、数据转换验证和批量写入，但不适用于实时

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long bool cmp(pair<int,int> a,pair<int,int> b) { if(a.second==b.second) return a.first>b.first; return a.second>b.second; } signed main () { int t; cin>>t; while(t--) { int n,m; cin>>n>>m; vector<int> a(n+1,0); priority_queue<int> q; for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>a[i]; q.push(a[i]); } vector<pair<int,int>> b(m+1); for(int i=1;i<=m;i++) { cin>>b[i].first; } for(int i=1;i<=m;i++) { cin>>b[i].second; } sort(b.begin()+1,b.end(),cmp); int ans=0; for(int i=1;i<=m;i++) { //cout<<q.top()<<" "<<b[i].first<<endl; if(q.top()>=b[i].first) { ans++; if(b[i].second) { if(b[i].second>q.top()) { q.pop(); q.push(b[i].second); } } else { q.pop(); } } } cout<<ans<<endl; } }DeepL 翻译    你现在在一个有 n 把剑的地牢里，面对着 m 个怪物。第 i 把剑的伤害是 ai ，第 i 只怪物的生命值是 bi 。当且仅当 x≥y 时，伤害为 x 的剑可以杀死生命值为 y 的怪物。用伤害为 x 的剑杀死 i -th的怪物后，这把剑就会消失。然后，如果 ci>0 ，你将获得一把伤害为 max(x,ci) 的新剑；否则，你将一无所获。现在你想知道最多可以杀死多少只怪物。注意，每只怪物你最多只能杀死一次。DeepL 翻译    输入每个测试包含多个测试用例。第一行包含测试用例的数量 T ( 1≤T≤104 )。测试用例说明如下。每个测试用例的第一行包含两个整数 n 和 m ( 1≤n,m≤2⋅105 )。每个测试用例的第二行包含 n 个整数 a1,a2,…,an ( 1≤ai≤109) 。每个测试用例的第三行包含 m 个整数 b1,b2,…,bm ( 1≤bi≤109) 。每个测试用例的第四行包含 m 个整数 c1,c2,…,cm ( 0≤ci≤109) . 保证所有测试用例中 n 和 m 的总和分别不超过 2⋅105 。帮我改一下当q.top()大于那个second最大时找到一个最小大于他的firstd的和他匹配

11-08

<think>题目背景：地牢中有n把剑和m个怪物。每把剑有伤害值ai，每个怪物有生命值bi和奖励值ci。规则：用伤害值x的剑杀死生命值y的怪物需要满足x>=y。杀死怪物后，剑消失，若ci>0则获得一把新剑，新剑伤害值为max(x, ci)（注意：这里新剑的伤害值是基于使用的剑的伤害x和ci的较大者，但题目描述中写的是max(x,ci)）；否则没有新剑。目标：求最多能杀死的怪物数量。给定代码思路： 1. 使用一个大根堆（优先队列）q来存储当前所有的剑的伤害值（初始的n把剑）。 2. 将m个怪物表示为(b[i].first, b[i].second)，其中b[i].first是生命值（即上面的bi），b[i].second是奖励值（即上面的ci）。 3. 对怪物数组b（从下标1到m）按照自定义比较函数cmp排序： cmp: 先比较second（奖励值），从大到小；若奖励值相同，则按照first（生命值）从大到小。 4. 然后从怪物数组的第一个开始遍历（即从奖励值最大的怪物开始）：当前堆顶（最大伤害的剑）如果大于等于当前怪物的生命值（b[i].first），则可以杀死： ans++ （计数）然后处理奖励： - 如果奖励值b[i].second>0，并且奖励值大于当前堆顶（注意：这里代码中写的是b[i].second>q.top()），那么我们就用这把新剑替换当前使用的剑（即弹出堆顶，将b[i].second推入堆中）。否则，我们只弹出堆顶而不加入新剑（因为如果奖励值小于等于当前堆顶，那么新剑伤害值=max(原来的剑,ci)<=原来的堆顶？但这里注意，实际上新剑伤害值应该是max(使用的剑, ci)，而使用的剑就是堆顶。所以如果ci<=使用的剑，那么新剑伤害值等于使用的剑，但是我们已经弹出了，所以相当于没有增加新剑（因为新剑伤害值和原来一样，但我们弹出了一个，再压入一个一样的，堆的大小不变？）然而，这里代码中并没有这样处理，而是只有当b[i].second>q.top()的时候才压入新剑。否则，即使b[i].second>0，只要不大于堆顶，就不压入（但是注意，新剑伤害值应该是max(当前使用的剑, ci)，而当前使用的剑就是堆顶，所以如果ci<=堆顶，那么新剑伤害值等于堆顶，所以相当于我们只是用一把相同伤害的剑替换了，但实际上我们并没有增加新的剑（因为我们弹出了一个，又压入了一个相同的，堆的大小不变）。但是，如果ci>0且小于等于堆顶，代码中并没有压入，这样就会导致堆的大小减少1？这显然不符合规则（因为规则是获得一把伤害为max(x,ci)的新剑，这里x是堆顶，所以新剑伤害等于堆顶，应该补回来）。然而，题目代码中处理奖励的部分如下： if(b[i].second) { if(b[i].second>q.top()) { q.pop(); q.push(b[i].second); } } else { q.pop(); } 这里存在一个逻辑错误：当b[i].second>0且小于等于q.top()时，实际上应该弹出堆顶然后压入max(q.top(), b[i].second)（即堆顶，因为堆顶>=b[i].second），这样堆的大小不变。但是代码中对于b[i].second>0且不大于堆顶的情况，没有做任何操作（既没有弹出也没有压入），这就会导致堆顶没有被消耗（也就是说我们杀死了怪物，但是剑没有消失？）这显然不符合题意（因为杀死怪物后剑会消失，然后根据奖励获得新剑）。所以代码中的处理是有问题的。正确的处理应该是：无论奖励值如何，杀死一个怪物后，使用的剑（即堆顶）都会消失。然后，如果ci>0，那么会得到一把新剑，伤害值为max(使用的剑, ci)（注意：使用的剑就是堆顶，所以新剑伤害值要么等于堆顶（当ci<=堆顶）要么等于ci（当ci>堆顶））。因此，正确的操作步骤： 1. 弹出堆顶（表示使用了这把剑，剑消失）。 2. 如果ci>0，则压入max(使用的剑, ci)（但使用的剑已经弹出了，所以我们可以用max(old_top, ci)来代替）。但是，在代码中，我们无法在弹出后立即得到弹出的值（因为弹出操作会移除堆顶）。因此，我们需要在弹出前记录堆顶的值。修改建议：在杀死怪物时： int top = q.top(); // 记录当前使用的剑的伤害值 q.pop(); // 剑消失 if (b[i].second > 0) { int new_sword = max(top, b[i].second); // 新剑的伤害值 q.push(new_sword); } // 如果b[i].second==0，则只弹出，不压入这样就可以正确模拟剑的消失和新剑的获得。另外，题目要求：当q.top()大于那个second最大时，找到一个最小大于他的first的和他匹配。这句话的意思可能是：在怪物排序时，我们希望优先处理奖励值高的怪物，但是当奖励值相同时，我们按照生命值从大到小排序（原代码是这样）。但是，在匹配时，我们希望用尽可能小的剑去杀死怪物（保留大剑给后面更难杀的怪物），所以这里我们使用贪心：尽量用当前最大的剑去杀当前怪物（因为这样我们可能得到一把更大的剑，但也不一定，因为奖励值可能很小）。然而，题目要求是最大化杀怪数量，所以我们应该尽可能多地杀怪，而不一定是保留大剑。但是，原代码的贪心策略是：先按奖励值从大到小排序怪物（奖励值大的优先），奖励值相同则按生命值从大到小排序（生命值大的优先）。然后，对于每个怪物，用当前最大的剑（堆顶）去尝试杀：如果堆顶>=怪物生命值，则杀，然后更新堆（如上所述，但原代码更新有问题）。为什么按奖励值从大到小排序？因为奖励值高的怪物可能给我们带来更好的剑（即更高的伤害值），这样后续能杀更多的怪物。所以优先杀奖励值高的怪物是合理的。然而，题目要求修改：当q.top()大于那个second最大时，找到一个最小大于他的first的和他匹配。这句话可能意味着：在同等条件下（比如奖励值都很大），我们不应该只按生命值从大到小排序，而是希望用最小的代价（即用刚刚大于怪物生命值的剑）去杀，以保留更大的剑给后面。但是，原代码中并没有这个操作，它总是用最大的剑去杀。因此，我们需要改变匹配策略：不是每次用最大的剑，而是用一把大于等于怪物生命值的最小剑（这样保留更大的剑给后面生命值更高的怪物）。但是，我们当前的数据结构是一个大根堆，无法快速得到最小的大于等于某个值的剑。所以，我们需要改变数据结构：我们可以用一个multiset来存储所有的剑（初始的n把剑），然后按从小到大排序，这样我们可以用lower_bound来找到最小的大于等于怪物生命值的剑。但是，题目中n和m最大为2e5，而且测试用例总数n和m的和不超过2e5（注意：保证所有测试用例中n和m的总和分别不超过2e5，所以总共的n和m都不超过2e5），所以我们可以使用multiset。修改思路： 1. 将优先队列（大根堆）改为multiset（默认从小到大排序）。 2. 初始将所有剑的伤害值插入multiset。 3. 对怪物进行排序：仍然按照奖励值从大到小排序，奖励值相同的按生命值从大到小排序？但是为了节约剑，我们希望生命值小的怪物更容易被杀死，所以实际上按生命值从小到大排序可能更好？但这里我们仍然希望优先处理奖励值高的怪物。所以排序规则不变。 4. 遍历每个怪物，对于当前怪物，在multiset中二分查找第一个大于等于怪物生命值b[i].first的剑（即最小满足条件的剑）。如果找到了，则使用这把剑杀死怪物，然后：从multiset中删除这把剑。如果奖励值ci>0，则添加新剑：新剑伤害值 = max(使用的剑的伤害, ci) 否则，不添加。 5. 计数。为什么这样更优？因为我们用最小的满足条件的剑去杀怪物，保留了更大的剑给后面生命值更高的怪物，这样可以杀更多的怪物。但是，排序规则是否需要调整？原排序：按奖励值降序，相同则按生命值降序。现在，我们希望奖励值高的优先被处理（因为可能获得更好的剑），所以奖励值高的先处理。但是，在奖励值相同的情况下，我们应该让生命值小的先处理（因为生命值小的更容易被杀死，这样我们就能用更小的剑杀它，保留大剑）？但原代码是生命值大的先处理。因此，我们需要调整排序规则：对于奖励值相同的怪物，按生命值升序排序（这样生命值小的在前面，优先用小的剑杀）。所以，修改cmp函数： bool cmp(pair<int,int> a, pair<int,int> b) { if (a.second == b.second) { return a.first < b.first; // 奖励值相同，按生命值升序 } return a.second > b.second; // 奖励值降序 } 然后，我们使用multiset来维护当前所有的剑。注意：一个怪物匹配一把剑，匹配后剑消失，然后根据奖励获得新剑（新剑加入multiset）。算法步骤： multiset<int> s; 将初始的n把剑插入s（注意剑的伤害值，输入中是a1,...,an）对怪物数组b（从1到m）按照自定义的cmp排序（先按奖励值降序，相同则按生命值升序） int ans=0; for (int i=1; i<=m; i++) { // 在s中查找第一个大于等于b[i].first的剑 auto it = s.lower_bound(b[i].first); if (it == s.end()) { // 没有满足条件的剑，跳过这个怪物 continue; } // 找到了，杀死怪物 ans++; int sword = *it; // 使用的剑的伤害值 s.erase(it); // 剑消失 if (b[i].second > 0) { // 新剑伤害值 = max(sword, b[i].second) int new_sword = max(sword, b[i].second); s.insert(new_sword); } } 最后输出ans。但是，注意题目输入：怪物数组b有三个属性，但题目输入是分开的：第三行是b1,...,bm（生命值），第四行是c1,...,cm（奖励值）。在代码中，我们定义的是vector<pair<int,int>> b(m+1); 第一个元素是生命值（first），第二个元素是奖励值（second）。另外，注意题目中总测试用例的n和m的总和不超过2e5，所以使用multiset（每次操作O(log n)）的总复杂度为O((n+m) log (n+m))，可以接受。因此，修改后的代码：注意：由于总测试用例数T<=10000，但n,m的总和<=200000，所以我们可以对每个测试用例使用上述算法。修改代码： 1. 将优先队列改为multiset。 2. 修改cmp函数：当奖励值相同时，按生命值升序（即first小的在前）。 3. 按照上述步骤遍历怪物。但是，原代码中怪物数组b是从下标1开始的，所以排序也要从b.begin()+1到b.end()。修改后的代码： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long // 修改cmp：按second（奖励值）降序，若相同则按first（生命值）升序 bool cmp(pair<int, int> a, pair<int, int> b) { if (a.second == b.second) { return a.first < b.first; } return a.second > b.second; } signed main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int t; cin >> t; while (t--) { int n, m; cin >> n >> m; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } vector<pair<int, int>> b(m); // 现在b下标从0到m-1 // 输入生命值（b[i].first）和奖励值（b[i].second） for (int i = 0; i < m; i++) { cin >> b[i].first; } for (int i = 0; i < m; i++) { cin >> b[i].second; } // 使用multiset存储剑的伤害值 multiset<int> s; for (int i = 0; i < n; i++) { s.insert(a[i]); } // 对怪物数组b排序，使用自定义cmp（注意：b有m个元素） sort(b.begin(), b.end(), cmp); int ans = 0; for (int i = 0; i < m; i++) { int life = b[i].first; int reward = b[i].second; // 在multiset中找到第一个大于等于生命值的剑 auto it = s.lower_bound(life); if (it == s.end()) { // 没有剑能杀死这个怪物 continue; } ans++; int sword_used = *it; s.erase(it); // 删除这把剑 if (reward > 0) { // 获得新剑，伤害值为max(sword_used, reward) int new_sword = max(sword_used, reward); s.insert(new_sword); } } cout << ans << endl; } } 但是，注意题目输入格式：每个测试用例的第一行是n和m，第二行n个整数（a1...an），第三行m个整数（b1...bm，即怪物的生命值），第四行m个整数（c1...cm，即奖励值）。我们定义b为vector<pair<int,int>>(m)，然后第三行的生命值读入到b[i].first，第四行的奖励值读入到b[i].second。另外，注意：原题中“新剑”的伤害是max(x, ci)，其中x是使用的剑的伤害，ci是奖励值。所以这里使用max(sword_used, reward)是正确的。但是，原题中奖励值ci可能为0，表示没有新剑，所以我们只在reward>0时添加新剑。注意：题目中说“如果ci>0，则获得一把伤害为max(x,ci)的新剑”，所以当ci>0时，我们添加新剑。这样修改后，我们使用了贪心策略：优先处理奖励值高的怪物（因为排序在前），并且在处理每个怪物时，使用最小满足条件的剑（以保留大剑给后面生命值更高的怪物），这样能最大化杀怪数量。为什么这样贪心是正确的？ - 优先处理奖励值高的怪物：我们希望尽早拿到高伤害的剑，这样后续可以杀生命值更高的怪物。 - 用最小满足条件的剑：这样不会浪费大剑，大剑可以留给生命值更高的怪物。因此，我们修改代码如上。注意：原题中总测试用例的n和m总和不超过2e5，所以使用multiset进行m次操作（每次O(log n)）是可行的。最后，输出ans。但是，原题中保证所有测试用例的n总和不超过2e5，m总和不超过2e5，所以我们的总操作次数是O((n+m) log (n+m))，在2e5*log2(2e5)大约是2e5*18=3.6e6，可以接受。我们重写代码并测试样例。由于题目没有给出样例，这里需要自己注意。另外，原题中下标从1开始，修改后的代码下标从0开始，这样更简洁。修改后的完整代码： </think>根据问题描述和代码分析，需要修改匹配策略：优先使用满足条件的最小伤害值剑（而非最大伤害值剑）来保留高伤害剑应对后续高生命值怪物。修改如下： 1. **数据结构变更**：改用 `multiset` 替代优先队列，以便二分查找最小满足条件的剑 2. **排序逻辑调整**：怪物排序改为奖励值降序 + 生命值升序（奖励值相同时优先处理低生命怪物） 3. **匹配策略优化**：使用 `lower_bound` 查找最小伤害值 ≥ 怪物生命值的剑 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long // 修改比较函数：奖励值降序，奖励值相同时生命值升序 bool cmp(pair<int, int> a, pair<int, int> b) { if (a.second == b.second) return a.first < b.first; return a.second > b.second; } signed main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int t; cin >> t; while (t--) { int n, m; cin >> n >> m; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; vector<pair<int, int>> b(m); for (int i = 0; i < m; i++) cin >> b[i].first; // 生命值 for (int i = 0; i < m; i++) cin >> b[i].second; // 奖励值 // 使用multiset存储剑（自动排序） multiset<int> swords; for (int val : a) swords.insert(val); // 按新规则排序怪物 sort(b.begin(), b.end(), cmp); int ans = 0; for (auto& monster : b) { int life = monster.first; int reward = monster.second; // 找到最小伤害值≥怪物生命值的剑 auto it = swords.lower_bound(life); if (it == swords.end()) continue; // 无可用剑 ans++; int used_sword = *it; swords.erase(it); // 移除使用的剑 // 处理奖励：ci>0时获得新剑 if (reward > 0) swords.insert(max(used_sword, reward)); } cout << ans << endl; } } ```